AIによる歩留まり改善
AIによる歩留まり改善
本資料は、アクセンチュアが大手製造業のお客様において、AIを活用して歩留まりを改善した事例をまとめたものです。 製造ラインでは原料や前工程の加工ばらつきの影響で、同じ条件で加工しても仕上がりが安定せず、加工条件の設定は熟練者に負荷が集中していました。そこで、対象工程の検査指標や品種情報をAIに学習させ、物理式も考慮したモデルでロットごとに最適な加工条件パラメータを出力する仕組みを構築。データの少ない品種にも対応し、量産現場で活用しています。歩留まり悪化により出荷停止寸前まで追い込まれていた最先端品種の改善も実現しました。 主要工場での先行導入を経て全工場へ展開中で、効果をモニタリングしながらモデルの精度を高め続けています。
基本情報
検査指標・品種情報を学習したAIモデル 物理式を考慮したモデリング ロットごとの最適加工条件パラメータの出力 不良発生要因のAIモデル化と発生工程の特定 暫定対応と恒久対応の2ストリームでの改善 効果（KPI）のモニタリングとモデルへのフィードバック
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納期
用途／実績例
【用途】 製造ラインの歩留まり改善・不良損金の削減 加工条件設定の自動化と熟練者の負荷軽減 開発期・量産導入初期の実験コスト削減 【実績例】 出荷停止寸前だった最先端品種の歩留まりを改善 主要工場で先行導入し、全工場へ展開中 お客様社内で本取り組みが表彰
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